科学家创造出一种可以拯救生命的粘液

科学家创造出一种可以拯救生命的粘液磁性粘液机器人听起来不像是有实际医疗用途的东西，而更像是电影中的生物，但这样的发明有可能被用来帮助病人。它是由一群来自中国香港的科学家创造，目的是在整个身体内进行操纵并能捡起要取出的物体。粘液机器人的特质是使其完美的原因。据悉，它是由一种非牛顿流体制成的，为聚乙烯醇和硼砂的组合。这意味着，当受到高速力的冲击时它就像一个固体物体。在较慢的力作用下，它作为一种液体。这使它成为在身体无数细小的角落和缝隙中航行的理想选择。用一个完全固体的工具把物体从身体里取出来要困难得多。不过有了可塑性强的东西如磁性粘液机器人，它可以更容易地完成任务。它被称为“磁性”，因为它可以由磁铁控制，从而使医生能让粘液直接去它需要的地方。然后粘液可以到达并包裹住物体并将它们移出身体。粘液机器人如何在医学上使用创造粘液机器人的研究人员建议，这项技术的主要用途是在消化系统内。这样，它可以被用来捡起被吞下并需要从体内取出的异物。这方面的一个例子是防止诸如电池等物体的伤害。电池的泄漏是有毒的，但如果粘液能够捕获并包裹它，这将防止任何化学物质在体内造成破坏。然而磁性粘液机器人仍存在一些问题。而且这个概念还没有经过测试。一个问题是，粘液上的涂层是由二氧化硅制成的，这跟物品上那些旨在保持新鲜的小包装中的材料相同，上面总是写着“请勿食用”。这是因为它们对人体有毒。假设让二氧化硅包裹的粘液在体内停留很短的时间会更安全，如果有一个更有可能造成伤害的异物这可能是值得的。磁性粘液机器人需要在医疗环境中进行测试以便在未来使用，但目前还没有计划这样做。不过在未来，这种粘液可以拯救一些人的生命也不是完全不可能。PC版：https://www.cnbeta.com/articles/soft/1301767.htm手机版：https://m.cnbeta.com/view/1301767.htm

研究人员设计了一种3D打印的机器人手 可以轻松抓起各类物体

研究人员设计了一种3D打印的机器人手可以轻松抓起各类物体为了解决这个问题，剑桥大学的研究人员创造了一个灵活的、3D打印的机器人手，尽管它的手指不能独立移动，但仍然可以进行一系列复杂的运动。这只机器人手被训练成能够抓住不同的物体，并且能够通过使用放置在其"皮肤"上的传感器所提供的信息来预测它是否会掉落这些物体。这种类型的被动运动使机器人更容易控制，并且比具有完全机动化手指的机器人更节能。研究人员说，他们的适应性设计可用于开发低成本的机器人，这些机器人能够进行更自然的运动，并能学会抓取广泛的物体。这些结果在《高级智能系统》杂志上报告。在自然界中，运动是由大脑和身体之间的相互作用产生的：这使人和动物能够以复杂的方式运动而不消耗不必要的能量。在过去的几年里，由于3D打印技术的进步，软性部件已经开始被整合到机器人设计中，这使得研究人员能够为简单、节能的系统增加复杂性。机器人手只用手腕的动作就能拿起一个桃子大小的物体资料来源：剑桥大学人类的手是高度复杂的，在机器人中重现其所有的灵巧性和适应性是一个巨大的研究挑战。今天的大多数先进机器人都无法完成小孩子可以轻松完成的操纵任务。例如，人类本能地知道在拿起一个鸡蛋时应使用多大的力量，但对机器人来说，这是一个挑战：力量太大，鸡蛋可能会碎掉；力量太小，机器人可能会掉落。此外，一个完全驱动的机器人手，每个手指的每个关节都有电机，需要大量的能量。在剑桥大学工程系的FumiyaIida教授的生物启发机器人实验室，研究人员一直在开发这两个问题的潜在解决方案：一个能够以正确的压力量抓取各种物体的机器人手，同时使用最少的能量。"在早期的实验中，我们的实验室已经表明，仅仅通过移动手腕就有可能在机器人手上获得很大的运动范围，"共同作者托马斯-乔治-图鲁特尔博士说，他现在在伦敦大学学院（UCL）东区工作。"我们想看看基于被动运动的机器人手是否不仅能够抓取物体，而且能够预测它是否会掉落物体，并作出相应的调整。"3D打印的机器手拿筷子研究人员使用了一个植入触觉传感器的3D打印拟人手，以便该手能够感知它所接触的东西。这只手只能够进行被动的、基于手腕的运动。研究小组对这只机器人手进行了1200多次测试，观察其抓取小物体而不掉落的能力。该机器人最初使用3D打印的小塑料球进行训练，并使用通过人类示范获得的预设动作抓取它们。第一作者KieranGilday博士说："这种手有一点弹簧感：它可以自己拿起东西，而不需要手指的任何驱动。触觉传感器让机器人感觉到抓握的情况如何，因此它知道什么时候开始打滑。这有助于它预测事情何时会失败"。机器人利用试验和错误来学习什么样的抓握方式会成功。在完成对球的训练后，它又尝试抓取不同的物体，包括一个桃子、一个电脑鼠标和一卷气泡膜。在这些测试中，这只手能够成功抓取14个物体中的11个。"传感器，有点像机器人的皮肤，测量施加在物体上的压力，"乔治-图鲁特尔说。"我们不能说机器人到底得到了什么信息，但理论上它可以估计出物体被抓在哪里，用了多少力。""机器人学会了一个特定的运动和一组特定的传感器数据的组合将导致失败，这使得它成为一个可定制的解决方案，"Gilday说。"这只手非常简单，但它可以用同样的策略拿起很多物体。""这种设计的最大优势是我们可以在不使用任何执行器的情况下获得的运动范围，我们希望尽可能地简化手部的工作。我们可以在没有任何执行器的情况下获得大量良好的信息和高度的控制，这样，当我们加入执行器时，我们将在一个更有效的包装中获得更复杂的行为。"一个完全驱动的机器人手除了需要大量的能量外，也是一个复杂的控制问题。剑桥大学设计的手的被动设计，使用少量的传感器，更容易控制，提供广泛的运动范围，并简化了学习过程。在未来，该系统可以通过多种方式进行扩展，如增加计算机视觉功能或教机器人利用其环境，这将使其能够抓取更广泛的物体。...PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1354847.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1354847.htm

科学家创造出世界上最小、最轻、最快的全功能微型水黾机器人

科学家创造出世界上最小、最轻、最快的全功能微型水黾机器人华盛顿州立大学的研究人员开发出了体积最小、速度最快的微型机器人，有望改变从人工授粉到外科手术的各个领域。这些机器人利用形状记忆合金进行运动，比以前的型号明显更轻、更快，通过模仿自然界昆虫的行为，有望实现更高的自主性和效率。图片来源：西悉尼大学图片社速度和微型化方面的突破机械与材料工程学院的博士生、这项研究的第一作者康纳-特里格斯塔德（ConorTrygstad）说："与这种规模的其他微型机器人相比，这是非常快的速度，尽管它仍然落后于它们的生物亲戚。一只蚂蚁通常重达五毫克，移动速度可达每秒近一米。"微型机器人的关键在于使机器人移动的微型致动器。特里格斯塔德利用一种新的制造技术，将致动器微型化到不足一毫克，这是目前已知最小的致动器。一个西悉尼大学创造的机器人被放在一个25美分硬币旁边，以显示其大小。资料来源：西悉尼大学领导该项目的西悉尼大学机械与材料工程学院工程学副教授NéstorO.Pérez-Arancibia说："这些致动器是迄今为止为微型机器人开发的最小、最快的致动器。"先进的致动器技术致动器使用一种称为形状记忆合金的材料，这种材料在加热时能够改变形状。之所以称之为"形状记忆"，是因为它能记住并恢复到原来的形状。与移动机器人的典型电机不同，这些合金没有任何活动部件或旋转组件。Trygstad说："它们的机械性能非常好，轻型致动器的开发开辟了微型机器人技术的新领域。"形状记忆合金一般不用于大规模机器人运动，因为它们的速度太慢。但在西悉尼大学的机器人中，执行器是由两根直径为1/1000英寸的微小形状记忆合金线制成的。只需少量电流，这些金属丝就能轻松加热和冷却，使机器人能够以每秒40次的速度扇动鳍或移动脚。在初步测试中，致动器还能举起超过自身重量150倍的物体。与其他用于使机器人移动的技术相比，SMA技术也只需要极少量的电力或热量就能使机器人移动。未来方向与改进Trygstad说："SMA系统对供电系统的要求要低得多。"他是一名狂热的钓鱼爱好者，长期以来一直在观察水黾，并希望进一步研究它们的动作。虽然西悉尼大学的水黾机器人是用扁平的拍打动作来移动自己，但自然界的昆虫会用腿做更有效率的划船动作，这也是真正的昆虫能移动得更快的原因之一。研究人员希望模仿另一种昆虫，开发出一种既能在水面上也能在水面下移动的水黾型机器人。他们还在努力利用微型电池或催化燃烧技术，使机器人完全自主，不受电源束缚。编译来源：ScitechDaily...PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1419851.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1419851.htm

OpenAI 称不用版权材料是不可能创造出类似 ChatGPT 的 AI 工具

OpenAI称不用版权材料是不可能创造出类似ChatGPT的AI工具OpenAI称不用版权材料是不可能创造出ChatGPT之类的AI工具。ChatGPT等聊天机器人和StableDiffusion等图像生成工具都利用了从互联网上获取的大量数据进行训练，其中大部分数据是受版权保护的。《纽约时报》上个月起诉了OpenAI及其主要投资者微软，称它们“非法使用”其作品创建AI产品。OpenAI在给英国上议院通信数字特别委员会的文件中表示，如果不能获得版权材料，它将无法训练GPT-4等大语言模型。如果将模型训练仅限于公共领域的作品和图像，得到AI系统将无法满足现代公民的需求。OpenAI认为，从法律上说，版权法并不禁止训练。来源，频道：@kejiqu群组：@kejiquchat

科学家从干细胞中创造出类似人类胚胎的模型

科学家从干细胞中创造出类似人类胚胎的模型但这一关键时期在很大程度上仍未被科学家和医生研究，因为胚胎仍然太小，无法在活体患者身上观察。接受试管婴儿的病人的捐赠可用于研究，但供应有限，而且要遵守严格的伦理法规。现在，剑桥大学和加州理工学院的科学家们已经开发出了新的人类胚胎3D模型，该模型由干细胞培育而成，以一种可以在实验室中轻松研究的方式模拟了第9天和第14天之间的发育。这个窗口以前只能在动物细胞中研究。图为由干细胞培育出的人类胚胎样模型在发育的第四天。该研究的主要作者MagdalenaZernicka-Goetz教授说："我们的人类胚胎样模型完全由人类干细胞创建，使我们能够在通常情况下由于小胚胎植入母亲的子宫而被隐藏的阶段看到发育结构。这一令人兴奋的发展使我们能够在一个模型系统中操纵基因以了解它们的发育作用。这将让我们测试特定因素的功能，这在自然胚胎中很难做到"。这些模型包含制造人类胚胎所需的大部分细胞，包括最终将形成自己的精子或卵子的生殖细胞的前体。它们还包含支持胚胎的细胞，包括那些继续形成胎盘、卵黄囊和羊膜囊的细胞。然而，出于道德原因，这些模型被制成缺少大脑和心脏跳动的细胞，因此它们不能发育到14天以上。这是为了遵守目前在实验室中培养人类胚胎的法律限制。这一里程碑是Zernicka-Goetz和她的团队十年来逐步改进小鼠胚胎模型的工作成果。其他研究人员，包括来自以色列魏茨曼科学研究所的一个团队，也将小鼠胚胎模型推到了心脏细胞跳动的程度。多个团队在这一领域的工作不断增加，可能有助于提高寻求受孕的夫妇的存活率，更好地治疗遗传疾病，以及用于移植的实验室培育的器官。这项新研究发表在《自然》杂志上。...PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1367837.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1367837.htm

哥伦比亚工程师开发出学会了了解自己而非周围环境的一个机器人

哥伦比亚工程师开发出学会了了解自己而非周围环境的一个机器人我们对自己身体的认知并不总是正确或现实的，任何运动员或追求时尚的人都知道，但这是我们在社会中的行为方式的一个关键因素。在你打球或穿衣服时，你的大脑不断为运动做准备以便你能在不碰撞、不绊倒、不摔倒的情况下移动身体。人类在婴儿时期就发展了我们的身体模型，而机器人也开始做同样的事情。ColumbiaEngineering的一个团队日前透露，他们已经开发出一种机器人，第一次可以从头开始学习整个身体的模型而无需任何人类的帮助。研究人员在最近发表在《ScienceRobotics》上的一篇论文中解释了他们的机器人是如何为自己建立一个运动学模型的以及它是如何利用这个模型来计划运动、完成目标并在一系列情况下避免障碍物--甚至对其身体的损害也能自动检测和纠正。这个机器人像婴儿在镜子中探索自己一样观察自己研究人员将一个机器人手臂放在一个由五个流媒体视频摄像机组成的圆圈内。机器人在自由起伏时通过摄像机观察自己。就像一个婴儿在镜子大厅里第一次探索自己一样，机器人扭动和扭曲以了解它的身体是如何响应各种运动指令而移动的。大约三小时后，机器人停了下来。它的内部深度神经网络已经完成了对机器人的运动动作和它在环境中占据的体积之间关系的学习。“我们真的很好奇，想看看机器人是如何想象自己的，”机械工程教授兼哥伦比亚大学创意机器实验室主任HodLipson说道，“但你不能只是偷看一个神经网络，它是一个黑盒子。”在研究人员挣扎于各种可视化技术之后，自我形象逐渐出现了。“它是一种轻轻闪烁的云，似乎要吞噬机器人的三维身体。随着机器人的移动，闪烁的云彩轻轻地跟着它。机器人的自我模型精确到其工作空间的大约1%，”Lipson说道。自我建模的机器人将带来更多自力更生的自主系统机器人在没有工程师协助的情况下进行自我建模的能力是非常重要的，原因很多。它不仅能节省劳动力而且还能让机器人跟上自己的磨损，甚至检测和补偿损坏。研究人员们认为，这种能力非常重要，因为我们需要自主系统更加自力更生。如一个工厂机器人可以检测到某些东西移动不正确并进行补偿或呼叫援助。“我们人类显然有一个自我的概念，”该研究的论文第一作者BoyuanChen说道，“闭上眼睛，试着想象一下，如果你要采取一些行动如向前伸展手臂或向后退一步，你自己的身体会如何移动。在我们大脑的某个地方，我们有一个自我的概念，一个自我模型，它告诉我们，我们占据了我们周围环境的什么体积及这个体积如何随着我们的移动而变化。”机器人的自我意识这项工作是Lipson数十年来寻求赋予机器人某种形式的自我意识的方法的一部分。”自我建模是自我意识的原始形式。如果一个机器人、动物或人类有一个准确的自我模型，那么它可以在这个世界上更好地发挥作用、可以做出更好的决定并且具有进化优势。”研究人员意识到，围绕着通过自我意识赋予机器更大的自主权存在着限制、风...PC版：https://www.cnbeta.com/articles/soft/1306875.htm手机版：https://m.cnbeta.com/view/1306875.htm